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Enregistrement W1455265701 · doi:10.1167/15.12.681

Effects of aging on the horizontal selectivity of behavioural and ERP measures of face identification

2015· article· en· W1455265701 sur OpenAlexaff
Rabea Parpia, Ali Hashemi, Patrick Bennett, Allison B. Sekuler

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHorizontal planeHorizontal and verticalOrientation (vector space)PsychologyVertical orientationPerceptionCommunicationMathematicsGeometryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Horizontal orientations comprise the primary diagnostic structure for face perception (Dakin & Watt, J Vis 2009), and young adult observers’ ability to selectively use horizontal structure more than vertical structure (horizontal tuning) predicts both face identification accuracy and the face inversion effect magnitude (Pachai et al., Front Psychol 2013). Here, we ask if the age-related decline of face identification accuracy (Konar et al., Vis Res 2013) is associated with age-related changes in horizontal tuning. Because the N170 ERP component is delayed and smaller in response to faces lacking horizontal structure (Hashemi et al., VSS 2014), we also examined whether age-related behavioural changes in horizontal tuning were associated with age-related changes in both the N170 and the N250. We measured identification accuracy and ERPs in younger (M=22±3.8 years) and older (M=73±7.3 years) adults with a 6-AFC face identification task. Base stimuli were generated using a ±45 deg orientation filter centered on either the horizontal or vertical orientation, with additional stimuli generated by increasing orientation bandwidth by ±9 deg steps, totalling 10 orientation-filtered conditions plus 1 unfiltered condition that included all orientations. In younger observers, adding horizontal structure improved accuracy significantly more than adding vertical structure. However, in older adults, the addition of horizontal and vertical structure produced similar, small increases in accuracy. Thus, older adults exhibited less horizontal selectivity than younger adults. Interestingly, orientation filtering affected the N170 similarly in the two age groups, but the N250 was modulated by orientation filtering only in younger adults,consistent with the notion that the two ERP components represent different stages of face processing.The decreased behavioural horizontal tuning seen with age is reflected in the N250’s decreased sensitivity to orientation filtering, providing behavioural and electrophysiological support for the idea that face identification relies on effective use of horizontally oriented structure. Meeting abstract presented at VSS 2015

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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